표제지
목차
발간사 3
그림으로 보는 데이터산업 동향 5
2020 데이터산업 이슈 TOP 10 9
제1부 데이터 경제 시대 본격화 20
제1장 데이터 산업의 진화 / 김인현 21
1. 데이터 산업의 발전 21
2. 데이터 처리 시대 23
3. 데이터 통합 시대 23
4. 데이터 분석 시대 25
5. 데이터 연결 시대 26
6. 데이터 권리 시대 28
7. 마무리 30
제2장 초연결시대 데이터를 통한 경제 활성화 방안 / 김혜주 31
1. 5G 현황 및 특징 31
2. 5G에 의한 데이터 경제 기회 영역 33
3. 기술로 본 데이터 경제 활성화 기회 35
4. 정부 정책 변화에 따른 데이터 경제 기회 36
5. 마무리 37
제3장 데이터 경제 시대 인공지능의 본질적 이해 / 최대우 39
1. 인공지능의 정의로 살펴본 본질적 의미 39
2. 인공지능 구현방법 41
3. 학습 데이터의 확보 및 애노테이션 42
4. 전이학습 기반 사전학습모형의 보편화 44
5. 마무리 45
제2부 데이터산업 정책 및 법제도 48
제1장 데이터 관련 법제도 / 김도엽 49
1. 개인정보보호법 49
2. 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률(정보통신망법) 51
3. 신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률(신용정보법) 52
4. 기타 54
5. 마무리 55
제2장 국내 데이터 관련 정책 현황 56
1. 과학기술정보통신부 추진 데이터 관련 정책 / 이재진 56
2. 과기정통부 외 부처별 데이터 관련 정책 / 권헌영 65
제3장 해외 데이터 관련 정책 동향 / 김병곤 75
1. 미국의 정책 75
2. 유럽의 정책 78
3. 일본의 정책 80
4. 중국의 정책 81
제3부 데이터산업 시장 현황 84
제1장 국내 데이터산업 현황 / 하진희 85
1. 국내 데이터산업 시장규모 86
2. 국내 데이터산업 부문별 시장규모 88
3. 국내 데이터산업 직접매출 시장규모 93
4. 국내 데이터직무 인력 현황 94
5. 국내 데이터직무 인력 수요 97
6. 마무리 99
제2장 해외 데이터 시장 현황 / 나영민 100
1. 데이터 산업의 시장규모 100
2. 데이터 기업 수 104
3. 데이터 전문인력 수 105
4. 데이터 산업의 경제적 효과 107
5. GDP 대비 데이터 경제적 효과의 비율 109
6. 중장기 데이터 시장 전망 110
제3장 데이터 비즈니스 현황 112
1. 금융 분야 데이터 비즈니스 / 정주원 112
2. 헬스 분야 데이터 비즈니스 / 한현욱 121
3. 제조 분야 데이터 비즈니스 / 이윤모 127
4. 농축산 분야 데이터 비즈니스 / 김세한 138
5. 자동차 분야 데이터 비즈니스 / 송영기 147
6. 광고 분야 데이터 비즈니스 / 이진형 156
7. 도시ㆍ환경 분야 데이터 비즈니스 / 권영상 160
8. 유통ㆍ물류 분야 데이터 비즈니스 / 김도형 168
제4부 데이터산업 기술 동향 178
제1장 데이터 표준 동향 / 이창한 179
1. 국내 동향 179
2. 국제 동향 184
3. 마무리 190
제2장 데이터 수집ㆍ유통 기술 / 조풍연 192
1. 데이터 통합 및 연계, 교환, 개방 관련 컨설팅 동향 192
2. 데이터 통합 및 연계, 교환, 개방 관련 솔루션 기술 동향 195
3. 데이터 통합 및 연계, 교환, 개방 관련 솔루션 동향 199
제3장 데이터 익명화 기술 / 정연돈 200
1. 개인정보와 데이터 익명화 200
2. 데이터 익명화의 기술적 정의 201
3. 데이터 익명화 기술 203
4. 빅데이터 산업 활성화를 위한 데이터 익명화 기술 발전 방향 209
제4장 그래프 데이터베이스 시스템 / 이기용 210
1. 그래프 데이터베이스의 필요성 210
2. 그래프 데이터 211
3. 그래프 데이터베이스 212
4. 대표적인 그래프 데이터베이스 213
5. 향후 전망 218
제5장 데이터 분석 기술 / 전용준 219
1. 데이터 분석 기술 개요 219
2. 데이터 분석 기술 관련 최근의 주요 변화들 220
3. 데이터의 양과 종류 증가 220
4. 탐색적 데이터 분석 활용 증가 221
5. 오픈소스 분석 도구의 변화 221
6. 데이터 과학과 시민 데이터 과학자 223
7. 예측분석과 머신러닝 활용 증가와 기술 발전 223
제6장 데이터 관리 기술 / 김문영 226
1. 데이터 = 혁신 성장 동력 226
2. 다양한 유형의 데이터 수용과 활용 중심의 데이터 거버넌스로 변화 227
3. 지능화 & 자동화되는 데이터베이스 관리 231
4. 향후 전망 232
제7장 데이터 보안 기술 / 김광열 234
1. 데이터 보안 관련 솔루션의 변화 234
2. 데이터 보안 관련 규제 현황 235
3. 데이터 보안 방안 236
4. 향후 전망 239
특집: 「2018 데이터 대상」 수상자가 말하는 데이터산업 현장의 목소리 242
1. 데이터 경제에 최적화된 조직과 제품ㆍ서비스를 만들어야 살아남는다 / 장인수 243
2. 데이터, 기회가 되다 / 김태훈 248
3. 4차산업혁명 시대 데이터 업계의 대처 방안 / 이형승 251
4. 데이터에 대한 새로운 이해가 필요한 때 / 천명규 255
5. 4차산업혁명 시대 고객이 고민해야 할 점과 갖춰야 할 점은 무엇인가 / 강신길 259
2019 국산 데이터 솔루션 맵 263
2019 데이터산업 백서 집필진 268
판권기 269
[표 1-2-1] 글로벌 시가총액 상위 10대 기업 33
[표 1-3-1] 기계학습 방법에 따른 인공지능 응용분야 42
[표 2-2-1] 2019년 빅데이터 플랫폼 및 센터 사업자 선정 현황(1차) 57
[표 2-2-2] 2019년 2차 데이터 바우처 수행기관 선정 현황 59
[표 2-2-3] 2019년 본인정보 활용(Mydata) 실증서비스 과제 현황 62
[표 2-2-4] 2018년 빅데이터 중소기업 활용지원 대표 사례 63
[표 2-2-5] 2019년 데이터 플래그십 선정 과제 64
[표 2-2-6] 금융위원회 3대 추진전략 및 10대 추진과제 72
[표 2-3-1] 미국의 오픈데이터 지표 변화 비교 76
[표 3-1-1] 데이터산업 부문별 시장규모 86
[표 3-1-2] 데이터 솔루션 중분류별 시장규모 89
[표 3-1-3] 데이터 솔루션 영역별 시장규모 89
[표 3-1-4] 데이터 서비스 중분류별 시장규모 92
[표 3-1-5] 데이터산업 인력 현황 94
[표 3-1-6] 2018년 전 산업의 데이터직무 인력 현황 95
[표 3-1-7] 2018년 전 산업의 데이터직무별 인력 현황 96
[표 3-1-8] 2018년 전 산업의 빅데이터 관련 데이터직무 인력 현황 96
[표 3-1-9] 향후 5년 내 전 산업의 데이터직무별 필요 인력 97
[표 3-1-10] 향후 5년 내 전 산업의 데이터직무별 인력 부족률 98
[표 3-1-11] 향후 5년 내 전 산업의 데이터직무 빅데이터 관련 필요인력 및 인력 부족률 98
[표 3-1-12] 2010~2017 국내 주요 산업별 시장규모 추이 99
[표 3-2-1] 2017~2021 글로벌 정보서비스 부문별 시장규모 102
[표 3-2-2] 2016~2020 유럽연합의 데이터 전문인력 수 106
[표 3-3-1] 유전체 데이터 관련 비즈니스 사례 122
[표 3-3-2] 병원정보시스템 관련 비즈니스 사례 123
[표 3-3-3] 개인건강기록 비즈니스 사례 124
[표 3-3-4] 웨어러블 관련 비즈니스 사례 125
[표 3-3-5] 데이터 분석 관련 비즈니스 사례 126
[표 3-3-6] 농업 관련 인공지능 기술별 시장 전망 143
[표 3-3-7] 지역별 농업용 S/W 시장 전망 143
[표 3-3-8] 타입별 농업용 S/W 시장 전망 143
[표 3-3-9] 타입별 농업용 드론 S/W 시장 전망 144
[표 3-3-10] 응용서비스별 농업용 드론 S/W 시장 전망 144
[표 3-3-11] 응용서비스별 농업용 드론 데이터 관리 S/W 시장 전망 145
[표 3-3-12] 응용서비스별 농업용 드론 데이터 분석 S/W 시장 전망 145
[표 3-3-13] 농업용 글로벌 IoT 데이터 관리 관련 시장 전망 145
[표 3-3-14] 자율주행 빅데이터 분야의 세부 기술요소 149
[표 3-3-15] 글로벌 자율주행 빅데이터 서비스 관련 시장 전망 150
[표 3-3-16] 유통 물류 데이터 활용 비즈니스 사례 168
[표 4-1-1] 2018년 이후 데이터 관련 KS 표준 제정 현황 180
[표 4-1-2] TTA PG606의 메타데이터 주요 표준 추진 현황 181
[표 4-1-3] TTA PG1004 빅데이터 관련 주요 표준 추진 현황 181
[표 4-1-4] ISO JTC1 SC32의 최근 데이터 관련 주요 표준 현황 185
[표 4-1-5] ISO JTC1 SC42의 최근 데이터 관련 주요 표준 현황 185
[표 4-1-6] ISO JTC1 SC27의 최근 데이터 관련 주요 표준 현황 186
[표 4-1-7] ISO JTC1 SC38의 최근 데이터 관련 주요 표준 현황 187
[표 4-1-8] ISO JTC1 SC7의 최근 데이터 관련 주요 표준 현황 187
[표 4-1-9] ISO/TC184/SC4/WG13의 최근 데이터 관련 주요 표준 현황 188
[표 4-1-10] ITU-T의 최근 빅데이터 관련 주요 표준 현황 189
[표 4-1-11] W3C/Dataset Exchange Working Group의 데이터 관련 주요 표준 현황 190
[표 4-2-1] City Hub 참조모델의 계층별 구성 195
[표 4-2-2] 주요 연계솔루션의 개념 및 특징 199
[표 4-3-1] 원본 개인정보 데이터 집합 203
[표 4-3-2] 원본 개인정보 데이터에서 식별자 제거 데이터 집합 203
[표 4-3-3] k-익명성 기준에 따라 준식별자 제거 데이터 집합 203
[표 4-3-4] 데이터 원본(좌측), k=4 수준 익명화 결과 (가운데), 클러스터링 기법 통한 익명화 결과(우측) 207
[표 4-6-1] 데이터에서 가치를 얻는 비율 227
[표 4-7-1] 유럽과 미국의 개인정보보호법 비교 236
[표 4-7-2] 정형ㆍ비정형 암호화 방식 239
[그림 1-1-1] 데이터는 가장 가치 있는 자원이다 22
[그림 1-1-2] 데이터 산업의 진화 23
[그림 1-1-3] 데이터 처리 23
[그림 1-1-4] 데이터 통합 24
[그림 1-1-5] 데이터 분석 25
[그림 1-1-6] 데이터 연결 27
[그림 1-1-7] 데이터 권리 29
[그림 1-2-1] 통신 네트워크의 변화 32
[그림 1-2-2] 데이터 기반의 플랫폼 비즈니스 33
[그림 1-2-3] 2026년, ICT 사업자들이 5G로 접근 가능한 산업별 디지털화 예상 매출 규모 33
[그림 1-2-4] 10대 빅데이터 플랫폼 37
[그림 1-3-1] 행동 수행자(Agent)로서의 AI 40
[그림 1-3-2] 인공지능-기계학습-딥러닝의 관계 41
[그림 1-3-3] 이미지 애노테이션 작업의 종류 43
[그림 2-2-1] 국가연구데이터 플랫폼 개념도 58
[그림 2-2-2] 휴먼 빅데이터 생태계(플랫폼) 사업 개요도 66
[그림 2-2-3] 통계빅데이터센터의 운영체계 69
[그림 2-2-4] 금융보안원의 데이터 중개플랫폼 운영 개요 71
[그림 2-2-5] 데이터 개방 실적 지표 73
[그림 3-1-1] 데이터산업 시장규모, 2010~2018(E) 86
[그림 3-1-2] 데이터산업 부문별 시장규모 비중, 2010~2018(E) 87
[그림 3-1-3] 데이터산업 시장 전망, 2018(E)~2024(P) 87
[그림 3-1-4] 데이터 솔루션 시장규모 88
[그림 3-1-5] 2018년 데이터 솔루션 중분류별 시장규모 비중 88
[그림 3-1-6] 데이터 구축ㆍ컨설팅 시장규모 90
[그림 3-1-7] 데이터 구축 시장규모 90
[그림 3-1-8] 데이터 컨설팅 시장규모 91
[그림 3-1-9] 데이터 서비스 시장규모 91
[그림 3-1-10] 데이터 서비스 중분류별 시장규모 비중 92
[그림 3-1-11] 데이터산업 직접매출 시장규모 93
[그림 3-1-12] 데이터산업 부문별 직접매출 시장규모 비중 93
[그림 3-1-13] 데이터 서비스 직접매출 시장규모 94
[그림 3-1-14] 데이터산업 부문별 데이터직무 인력 현황, 2015~2018 95
[그림 3-1-15] 향후 5년 내 전 산업의 데이터직무별 인력 부족률 97
[그림 3-2-1] 2017~2022 데이터 기반 솔루션 전체 시장규모 101
[그림 3-2-2] 2017~2021 정보서비스 부문별 연평균성장률 비교 102
[그림 3-2-3] 2014~2018 디지털 데이터 시장규모 103
[그림 3-2-4] 2014~2018 디지털 데이터 기업 수 104
[그림 3-2-5] 2014~2018 데이터 전문인력 수 106
[그림 3-2-6] 2014~2018 경제적 효과: 직접 효과 108
[그림 3-2-7] 2014~2018 경제적 효과: 간접 후방 효과 109
[그림 3-2-8] 2016-2018 GDP 대비 경제적 효과(직접 효과 + 간접 후방 효과)의 비율 110
[그림 3-2-9] 2018~2025 유럽연합의 중장기 데이터 시장 전망 111
[그림 3-3-1] 정부 규제개선 정책 추진 113
[그림 3-3-2] 금융권 빅데이터 활성화 및 생태계 조성 115
[그림 3-3-3] 핀다 개념도 118
[그림 3-3-4] 대량 생산의 진화 127
[그림 3-3-5] 스마트 팩토리의 개념적 진화 방향 128
[그림 3-3-6] 주요 국가의 제조업 혁신 정책 131
[그림 3-3-7] 데이터 중심의 농업 생태계 139
[그림 3-3-8] 플랫폼 중심의 스마트팜 산업 140
[그림 3-3-9] 스마트팜을 위한 데이터 구성 141
[그림 3-3-10] 자율주행 빅데이터 기술의 범위 148
[그림 3-3-11] 자율주행 빅데이터 기술요소 간 협력구조 149
[그림 3-3-12] 국외 제조사별 자율주행자동차 154
[그림 3-3-13] 국내 제조사별 자율주행 자동차 155
[그림 3-3-14] Gartner "8 Top Findings in Gartner CMO Spend Survey 2018-19" 158
[그림 3-3-15] 싱가폴 URA(Urban Redevelopment Authority)내 미래도시 구상 모습 161
[그림 3-3-16] 스마트시티 요소기술 맵 162
[그림 3-3-17] 드론이 일상화되었을 때, 맨해튼의 도시변화 예시 165
[그림 3-3-18] 스마트시티 해외 신도시 마스터플랜 167
[그림 3-3-19] 택배 송장 유통 인덱스 예시(화장품 미용 내 소분류 온라인 주문 수, 2017년 1월~8월) 169
[그림 3-3-20] 소셜데이터 분석 예시 170
[그림 4-2-1] 연계 아키텍처의 변화 193
[그림 4-2-2] API 기반 데이터 공개 활용 추진 방향 194
[그림 4-2-3] API 기반 정보 교환 및 개방체계(City Hub 참조모델), 스마트시티 혁신성장동력 프로젝트 194
[그림 4-2-4] ETL 개요 195
[그림 4-2-5] EAI 개요 196
[그림 4-2-6] ESB 개요 196
[그림 4-2-7] API Gateway 개요 197
[그림 4-2-8] iPaaS 개요 197
[그림 4-2-9] 다양한 정보 수집을 위한 연계통합플랫폼 개념 198
[그림 4-3-1] 데이터 속성에 대한 일반화 단계를 정의한 트리 206
[그림 4-3-2] 데이터 속성의 일반화 가능 조합들 간의 관계 표현 격자(Lattice) 구조 207
[그림 4-3-3] k-멤버 클러스터링의 원리 208
[그림 4-4-1] 관계형 데이터베이스, 키-값 NoSQL 데이터베이스, 그래프 데이터 211
[그림 4-4-2] 그래프 데이터의 예 212
[그림 4-5-1] 데이터 분석 언어 활용 변화 추이 222
[그림 4-6-1] 데이터 거버넌스의 확장 228
[그림 4-6-2] Informatica Data Governance Platform 229
[그림 4-6-3] Oracle Autonomous Cloud Platform 232
[그림 4-7-1] 데이터 접근통제 구현 기술 237
[그림 4-7-2] 계정관리 및 결재 시스템과 연동한 DB접근제어 구성 238
[그림 4-7-3] 데이터 암호화 구현 기술 238
[그림 4-7-4] 클라우드 데이터 보안 구성 240
[그림 5]/[그림 1] 4차 산업혁명과 데이터의 역할 244
[그림 6]/[그림 2] 데이터 경제시대를 준비하는 데이터 중심 기업 및 조직 246
[그림 7]/[그림 1] 간략하게 돌아보는 인공지능의 역사 256
[그림 8]/[그림 2] 가트너의 하이프 사이클 2015 257